Statistiche e Big Data independence

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La covarianza uguale a zero implica l'indipendenza per le variabili casuali binarie?

Se XXX e YYY sono due variabili casuali che possono assumere solo due stati possibili, come posso dimostrare che Cov(X,Y)=0Cov(X,Y)=0Cov(X,Y) = 0 implica indipendenza? Questo tipo di va contro ciò che ho appreso nel giorno in cui Cov(X,Y)=0Cov(X,Y)=0Cov(X,Y) = 0 non implica l'indipendenza ... Il suggerimento dice di iniziare con …

14 covariance independence

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Per intuizione, quali sono alcuni esempi di vita reale di variabili casuali non correlate ma dipendenti?

Nello spiegare perché non correlato non implica indipendente, ci sono diversi esempi che coinvolgono un mucchio di variabili casuali, ma sembrano tutti così astratti: 1 2 3 4 . Questa risposta sembra avere senso. La mia interpretazione: una variabile casuale e il suo quadrato potrebbero non essere correlati (poiché apparentemente …

14 correlation independence non-independent garch intuition

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Dov'è la bomba: come stimare la probabilità, dati i totali di riga e colonna?

Questa domanda è ispirata a un mini-gioco di Pokemon Soulsilver: Immagina che ci siano 15 bombe nascoste su questa area 5x6 (EDIT: massimo 1 bomba / cella): Ora, come stimeresti la probabilità di trovare una bomba su un campo specifico, dati i totali di riga / colonna? Se guardi la …

14 probability estimation chi-squared independence games

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Inferenza non valida quando le osservazioni non sono indipendenti

Ho imparato dalle statistiche elementari che, con un modello lineare generale, affinché le inferenze siano valide, le osservazioni devono essere indipendenti. Quando si verifica il clustering, l'indipendenza potrebbe non essere più ritenuta determinante un'inferenza non valida a meno che ciò non sia giustificato. Un modo per tenere conto di tale …

13 r mixed-model inference independence

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Test esatto di Fisher e distribuzione ipergeometrica

Volevo capire meglio il test esatto del pescatore, quindi ho escogitato il seguente esempio di giocattolo, dove f e m corrispondono a maschio e femmina e n e y corrispondono a "consumo di soda" in questo modo: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Ovviamente, questa è …

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Condizioni necessarie e sufficienti su MGF comune per l'indipendenza

Supponiamo che io abbia una funzione generatrice di momenti congiunti per una distribuzione congiunta con CDF F X , Y ( x , y ) . È M X , Y ( s , t ) = M X , Y ( s , 0 ) ⋅ M X , …

12 probability independence joint-distribution mgf

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Qualcuno può illustrare come può esserci dipendenza e zero covarianza?

Qualcuno può illustrare, come fa Greg, ma in modo più dettagliato, in che modo le variabili casuali possono essere dipendenti, ma hanno una covarianza zero? Greg, un poster qui, fornisce un esempio usando un cerchio qui . Qualcuno può spiegare questo processo in modo più dettagliato usando una sequenza di …

12 random-variable covariance independence

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Per quale tipo di selezione delle funzioni è possibile utilizzare il test Chi square?

Qui sto chiedendo cosa fanno comunemente gli altri per usare il test chi quadrato per la selezione delle caratteristiche e il risultato nell'apprendimento supervisionato. Se capisco correttamente, testano l'indipendenza tra ogni caratteristica e il risultato e confrontano i valori p tra i test per ciascuna caratteristica? In http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson%27s_chi-squared_test , Il …

11 hypothesis-testing chi-squared feature-selection independence scikit-learn

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Per quali distribuzioni l'incorrelazione implica l'indipendenza?

Un promemoria storico nelle statistiche è "la non correlazione non implica l'indipendenza". Di solito questo promemoria è integrato dall'affermazione psicologicamente calmante (e scientificamente corretta) "quando, tuttavia, le due variabili sono normalmente distribuite congiuntamente , allora l'incorrelazione implica indipendenza". Posso aumentare il numero di felici eccezioni da una a due: quando …

11 probability distributions correlation mathematical-statistics independence

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Varianza del rendimento annuale in base alla varianza del rendimento mensile

Sto cercando di capire l'intera cosa varianza / errore std di una serie temporale di rendimenti finanziari e penso di essere bloccato. Ho una serie di dati mensili sul rendimento delle scorte (chiamiamolo ), che ha un valore atteso di 1.00795 e una varianza di 0.000228 (lo dev. Standard è …

11 time-series variance independence finance

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R / mgcv: Perché i prodotti tensor te () e ti () producono superfici diverse?

Il mgcvpacchetto per Rha due funzioni per adattare le interazioni del prodotto tensore: te()e ti(). Comprendo la divisione di base del lavoro tra i due (adattamento di un'interazione non lineare rispetto alla scomposizione di questa interazione in effetti principali e un'interazione). Quello che non capisco è perché te(x1, x2)e ti(x1) …

11 r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa

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Il teorema del limite centrale multivariato (CLT) vale quando le variabili mostrano una perfetta dipendenza contemporanea?

Il titolo riassume la mia domanda, ma per chiarezza si consideri il seguente semplice esempio. Let Xio∽I i dN( 0 , 1 )Xio∽ioiodN(0,1)X_i \overset{iid}{\backsim} \mathcal{N}(0, 1) , i = 1 , . . . , nio=1,...,ni = 1, ..., n . Definisci: Sn= 1nΣi = 1nXioSn=1nΣio=1nXio\begin{equation} S_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n …

10 normal-distribution multivariate-analysis independence central-limit-theorem joint-distribution

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Che cos'è un test di indipendenza?

Devo definire cos'è un test di indipendenza, senza l'uso di termini fortemente statistici.

10 hypothesis-testing independence definition

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Test di indipendenza vs test di omogeneità

Sto insegnando un corso di statistica di base e oggi tratterò il test chi-quadrato di indipendenza per due categorie e il test di omogeneità. Questi due scenari sono concettualmente diversi, ma possono utilizzare la stessa statistica e distribuzione di test. In un test di omogeneità, si presume che i totali …

10 chi-squared independence heteroscedasticity teaching

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Valore “nascosto” della variabile categoriale della regressione lineare

Questo è solo un esempio che ho riscontrato più volte, quindi non ho dati di esempio. Esecuzione di un modello di regressione lineare in R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1è una variabile continua. x2è categorico e ha tre valori, ad esempio "Basso", "Medio" e "Alto". Tuttavia, l'output …

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